检索结果-南通市图书馆

作者：常树康兰州财经大学

学位级别：硕士

2023年,政府出台了《汽车行业稳增长工作方案(2023-2024)》,明确指出推动汽车出口提质增效,提升产业发展质量效益。在此背景下,探究中国汽车制造企业国际化程度对经营绩效的影响,有助于中国汽车制造企业认识到自身在国际市场竞争中的优... 详细信息

2023年,政府出台了《汽车行业稳增长工作方案(2023-2024)》,明确指出推动汽车出口提质增效,提升产业发展质量效益。在此背景下,探究中国汽车制造企业国际化程度对经营绩效的影响,有助于中国汽车制造企业认识到自身在国际市场竞争中的优势和不足,从而调整国际化战略,更好地开展经营活动。长城汽车作为最早进入海外市场的企业之一,凭借丰富的海外经营经验及稳健的国际化战略,在中国民营汽车制造企业中处于领先地位。因此,本文以中国汽车制造企业为研究对象,并借助长城汽车案例,探讨国际化程度对经营绩效的影响。本文首先在梳理相关文献和理论的基础上,结合交易成本理论、制度理论及国际生产折衷理论,探究创新投入对中国汽车制造企业国际化程度与经营绩效的调节效应。其次,选取2015-2022年中国汽车制造企业数据,通过构建固定效应模型剖析其国际化程度与经营绩效的关系,确定我国汽车企业处于国际化战略初级阶段。再次,通过稳健性检验保证实证结论的可靠性;从企业产权性质和所在区域进行异质性分析来丰富研究结论;同时,检验创新投入的调节效应。最后,选取长城汽车进行案例研究,通过分析其国际化发展历程以及经营情况,探讨长城汽车国际化程度如何影响其经营绩效,以期验证和扩展实证结果的一般性结论。研究发现:第一,固定效应回归结果表明,在国际化初级阶段,中国汽车制造企业的国际化程度对经营绩效呈现显著的负向影响,通过稳健性检验,该结论依然成立。第二,异质性分析结果说明,国际化程度对经营绩效的抑制效果对国企和中东部地区企业更显著。第三,调节效应检验结果显示,增加创新投入有助于缓解企业国际化程度对经营绩效的负向影响。第四,案例分析结果发现,长城汽车在提高国际化程度的过程中,经营绩效出现下滑趋势。基于此,为提升中国汽车制造企业国际化经营绩效、实现其可持续发展,本文提出以下政策建议:一是降低“外来者劣势”;二是履行政府职能;三是实现合理研发;四是加强品牌建设。

关键词：汽车制造企业国际化程度经营绩效长城汽车

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

数据安全刑法保护的立法完善研究

数据安全刑法保护的立法完善研究

作者：曹树冲中国人民公安大学

学位级别：硕士

基于多期相特征融合的肝肿瘤CT图像分割方法研究

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于多期相特征融合的肝肿瘤CT图像分割方法研究

作者：鞠树强山东师范大学

学位级别：硕士

医学图像在临床医学诊断及手术方案制定中扮演着关键角色,作为重要的辅助工具,医学影像的复杂性远超自然图片。医学图像分割是将目标器官组织从复杂的图像中准确地分离出来,以降低目标分析的复杂度和难度。如何有效地进行医学图像分割... 详细信息

医学图像在临床医学诊断及手术方案制定中扮演着关键角色,作为重要的辅助工具,医学影像的复杂性远超自然图片。医学图像分割是将目标器官组织从复杂的图像中准确地分离出来,以降低目标分析的复杂度和难度。如何有效地进行医学图像分割一直是医学图像领域的一个重要挑战。本研究以多期相腹部CT作为研究数据,旨在实现对肝脏肿瘤区域的精准分割。为此,我们利用了多期相的特征信息,并设计了两种深度学习网络框架,用于融合这些特征,两种网络模型有着不同的特征融合机制,通过特征融合,我们实现了比单一特征信息更高的分割准确率。具体而言,我们在以下几个方面进行了研究:(1)基于轻量化网络的多期相肝肿瘤CT图像分割方法研究。该研究以更深的3D UNet为基础框架,在输入端融合三个期相图像的信息,将三个期相作为输入的三个通道送入网络,采用张量分析方法来学习卷积滤波器的固有特征,并选择与每个学习特征高度相关的滤波器,而未被选中的滤波器则被修剪掉。通过提出的方法,卷积滤波器内的冗余性以及所需的计算量得到了显著减少。实验证明,提出的方法显著减小了深度神经网络模型的大小,同时保持了较好的性能水平。(2)基于三分支多期相融合网络的肝肿瘤CT图像分割方法研究。本项研究在审视先前特征融合策略的局限性后,对其进行了改良,使用了2D CT图像切片,并依托Swin Transformer Block设计了三分支的特征融合分割网络,进行了特征融合与分割的实验研究。三分支编码器提取各自期相独特的特征信息,接着,这些特征在特征层面上进行了合并与融合。实验成果验证了本研究所提出的特征融合及分割策略的有效性。(3)基于前述任务,本文综合设计和开发了一款医学图像分割系统。该系统融合了三维医学图像显示、自动化图像分割和分割结果展示等主要功能,以满足医生查看和分析医学影像的基本需求。此外,系统还能够突出显示目标感兴趣区域的分割结果,有助于降低医学影像的复杂性,使医生能够集中精力于目标区域,并为临床诊断提供辅助。

关键词：医学图像分割轻量化神经网络特征信息融合医学图像分割系统

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

多模态数据融合的体质辨识系统研究及应用

多模态数据融合的体质辨识系统研究及应用

作者：管树桃南京中医药大学

学位级别：硕士

基于中医四诊的体质辨识依托中医理论体系,通过辨识患者体质,制定个性化的治疗方案,提供了一种全面、系统的健康管理理念。目前体质辨识方法在传统的望闻问切基础上,迎来了信息技术的融合,主要呈现两大流行趋势。首先是使用王琦院士编... 详细信息

基于中医四诊的体质辨识依托中医理论体系,通过辨识患者体质,制定个性化的治疗方案,提供了一种全面、系统的健康管理理念。目前体质辨识方法在传统的望闻问切基础上,迎来了信息技术的融合,主要呈现两大流行趋势。首先是使用王琦院士编制的《中医体质量表》,通过系统的量表获取个体体质信息。其次是利用计算机技术对四诊信息进行客观化研究,通过数据分析和算法判断体质。但两者在使用上都存在着亟待改进的地方。一是量表条目较多,应用者在填写时花费时间长,甚至填写过程中失去耐心进而影响选择;二是基于中医四诊客观化的体质辨识研究工作多是应用单一模态数据,单一模态的信息可能无法全面了解患者的情况,从而不足以做出准确的诊断获评估。为了提高体质辨识准确率,本文将中医体质辨识与多模态数据融合等技术相结合,针对上述两个问题进行改进,具体研究工作如下:(1)构建标准化数据集。本文体质量表数据和舌象数据都来自于江苏省中医院体检中心。体质量表数据使用王琦院士编制的《中医体质量表》,舌象数据使用标准化舌象采集设备进行采集。经过数据处理等操作,最终纳入259条量表数据和259张舌图像,构建标准化数据集。(2)构建基于遗传算法与KNN融合的体质量表简化模型。本文采用将KNN的分类准确率作为遗传算法中的适应度值对中医体质量表进行问题选择,以KNN分类的准确率和问题数量作为问题子集的评价标准,并采用10折交叉验证训练模型,最终模型的KNN分类准确率与问题性数量解释了结合遗传算法和KNN算法的方法运用在中医体质量表属性选择上有一定的可行性及有效性,且当KNN中近邻值为1时的模型效果最佳。选择出具有31个问题的中医体质量表简短版本,且在模型中的分类平均准确率为86.16%,时间提快了 48.5%,为中医体质辨识提供更快速便捷的方式。(3)构建基于多模态数据融合的体质辨识模型。针对259组量表和舌象数据,构建特征融合模型和决策融合模型。设计全连接神经网络作为主干网络对量表数据进行特征提取,采用ResNet50网络处理舌象图像提取特征,进而通过特征融合与决策融合以更综合、全面地判定体质类型。使用全连接神经网络对原始量表数据进行二分类的准确率结果为0.8176,使用ResNet50网络对舌象图像二分类的准确率是0.6447,而对量表数据和舌象图像两种模态数据使用特征融合和决策融合的准确率结果分别是0.8454和0.7769。以同样的方法对简化版本的量表数据这单一模态进行实验,分类准确率是0.7789,且和舌象数据进行特征融合与决策融合的分类准确率分别是0.7456、0.6956。(4)设计与实现体质辨识系统。在完成相关模型的构建之后,通过对算法的调用和集成,实现应用算法。遵循软件工程开发流程,开发中医体质辨识系统,实现融合量表数据和舌象的中医体质辨识系统。综上,本研究通过简化体质量表与融合多模态数据,实现更快速便捷和进一步提高体质辨识的准确率。

关键词：中医体质辨识遗传算法 KNN算法舌象特征融合决策融合

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

《唐律疏议》中“不义”罪研究

《唐律疏议》中“不义”罪研究

作者：郭树洋黑龙江大学

学位级别：硕士

“不义”罪首次受到关注始于北齐律的“重罪十条”,北周期间也曾出现过“不义”罪的相关表述,正式确定为罪名在唐朝,唐律中将其命名为”十恶“第九,曰不义,位于名例律中。“十恶”之罪在封建时期,属于重罪,但凡属于十恶之罪的,行罚的方... 详细信息

“不义”罪首次受到关注始于北齐律的“重罪十条”,北周期间也曾出现过“不义”罪的相关表述,正式确定为罪名在唐朝,唐律中将其命名为”十恶“第九,曰不义,位于名例律中。“十恶”之罪在封建时期,属于重罪,但凡属于十恶之罪的,行罚的方式都是最严重的。唐律中“不义”罪调整的是非血缘关系的社会人伦秩序,涉及到儒家经典的“仁义礼”,注重皇权的“德主刑辅”思想,同时注重身份的尊卑等级,强调从“礼”转化而来的“义”应当如何遵守。立法上,对于犯罪主体、内容、行为和方式都做了严格规定。司法上,通过对诉讼的程序和相关案例以及量刑轻重,来阐述“不义”罪在当时的恶劣程度。最后,唐律最为古代法典之罪,对于唐朝当代以及后世都产生深远的影响,为后世法制奠定了最深厚的基础,以致被广为流传至今。

关键词：唐律疏议封建社会不义罪

钾离子电池有机羰基化合物/MXene负极的构筑与性能研究

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

钾离子电池有机羰基化合物/MXene负极的构筑与性能研究

作者：周树婕北京化工大学

学位级别：硕士

有机羰基化合物因其丰富的氧化还原位点、优异的氧化还原可逆性和结构可调性,被认为是一类极具发展前景的钾离子电池负极材料。然而,有机羰基化合物面临着电导率低、在有机电解液易溶解等问题,使其表现出较差的循环稳定性和倍率性能,极... 详细信息

有机羰基化合物因其丰富的氧化还原位点、优异的氧化还原可逆性和结构可调性,被认为是一类极具发展前景的钾离子电池负极材料。然而,有机羰基化合物面临着电导率低、在有机电解液易溶解等问题,使其表现出较差的循环稳定性和倍率性能,极大地限制了其实际应用前景。本论文以构筑高性能钾离子电池用有机羰基负极材料为目标,通过引入二维MXene材料以改善有机羰基化合物导电性差、易溶解等问题,从电极成型、分子结构设计,构筑复合材料等角度切入,获得了一系列具有优异储钾性能的MXene/有机羰基化合物负极,研究了其电化学性能、储钾机理及构效关系。具体研究内容如下:（1）通过反溶剂重结晶法将玫棕酸钠（Na2C6O6）沉积在MXene表面,构筑了Na2C6O6/MXene复合材料。反溶剂重结晶过程可以调控Na2C6O6的形貌和尺寸,提高其结构稳定性和电化学性能。Na2C6O6在MXene导电基底上的重结晶不仅可以有效改善其导电性,促进电子在复合材料电极内部的快速传输,而且有助于稳定Na2C6O6的结构,抑制Na2C6O6在储钾时因体积膨胀导致的颗粒破碎。因此,该Na2C6O6/MXene复合材料作为PIBs负极材料时,在50 m A g-1的电流密度下首次可逆比容量达到245.7 m Ah g-1,当电流密度增大至2000 m A g-1仍能维持有81.7m Ah g-1,而在500 m A g-1下循环1800次后保持有100.2 m Ah g-1的比容量,容量保持率达到75%,表现出优异的循环和倍率性能。（2）以二维MXene为导电基底,经原位聚合-热处理两步工艺制备了多孔结构的聚多巴胺（PDA）@MXene复合材料。在复合材料中,PDA均匀地负载在MXene基底上,不仅抑制了PDA的颗粒团聚,使PDA@MXene复合材料具有更大的比表面积和丰富的孔结构,有利于电解液的浸润和离子在电极内部的快速扩散,而且提高了PDA@MXene复合材料的导电性,促进电子传输,有助于提高电极的电化学性能。此外,PDA@MXene复合材料中形成了更多的醌（C=O）结构,储钾活性位点更加丰富。因此,该PDA@MXene复合材料作为PIBs负极材料时在50m A g-1下表现出321.4 m Ah g-1的首次可逆比容量,100次循环后容量保持率达到90%,在500 m A g-1下循环2000圈后比容量仍然维持有229.1m Ah g-1。即使电流密度增大至1000 m A g-1时,PDA@MXene复合材料仍表现出204.1 m Ah g-1的比容量,显著优于PDA电极。非原位XPS和Raman等分析表明PDA@MXene复合材料中,PDA的C=O和吡咯氮是其钾离子存储的主要活性位点。（3）采用Ti3C2Tx MXene作为导电粘结剂,代替传统的羟甲基纤维素钠（CMC）、聚偏氟乙烯（PVDF）等聚合物粘结剂,将其与3,4,9,10-苝四羧酸二酐（PTCDA）进行浆料混匀-刮涂后制备了钾离子电池用PTCDA负极。在该电极中,MXene起到粘结剂、导电基底、吸附剂、活性物质等多种功能,不仅可以缓冲PTCDA在充放电过程中因体积剧烈变化产生的应力,保证电极结构的稳定,而且可以促进电子的传输,改善PTCDA的导电性。此外,MXene作为导电粘结剂可以促进电极对钾离子的吸附,稳定电极/电解液界面。因此,相比于CMC、PVDF等粘结剂构筑的PTCDA电极,以MXene为粘结剂构筑的PTCDA电极表现出显著提高的储钾性能,其在50 m A g-1时可以表现出462 m Ah g-1的比容量,在2000 m A g-1时比容量仍维持有116.3 m Ah g-1,并且在500 m A g-1下能够稳定循环3000次,平均每次循环的容量衰减率低至0.0033%,循环性能较为优异。基于M-PTCDA负极和PTCDA@450正极组成的全有机钾离子全电池同样表现出优异的电化学性能,能量密度可达179.5 Wh kg-1（基于正极与负极的总质量）,并且可以在不同的工况下稳定地为各类电子器件供电。

关键词：钾离子电池负极材料有机羰基化合物 MXene 电化学性能

卤氧化铋的制备及其降解有机污染物的性能研究

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

卤氧化铋的制备及其降解有机污染物的性能研究

作者：蒲树兰成都大学

学位级别：硕士

随着工业化的迅速发展,抗生素和染料使用的越来越频繁,随之而来的问题是大量废水被不当排放到水体环境中并造成了严重的污染。以太阳光为能源的光催化技术拥有工艺便捷、绿色高效等优点被广泛应用于降解有机污染物,而探索高效且稳定的... 详细信息

随着工业化的迅速发展,抗生素和染料使用的越来越频繁,随之而来的问题是大量废水被不当排放到水体环境中并造成了严重的污染。以太阳光为能源的光催化技术拥有工艺便捷、绿色高效等优点被广泛应用于降解有机污染物,而探索高效且稳定的催化剂是发展光催化技术的关键。卤氧化铋（Bi OX）因其具有典型的层状结构和内建电场而存在着广阔的发展前景,但是纯Bi OX（X=Cl,Br,I）存在无可见光响应性、光生电子-空穴对易复合和氧化还原能力较弱等问题限制了其实际应用。为了提升Bi OX的光催化活性,本文设计并制备了卤氧化铋固溶体(Bi OBrI和Bi OBrCl,x=0,0.1,0.3,0.5,0.7,0.9,1)。采用多种表征手段和光电化学性能测试对样品的物相结构、能带结构和光电化学性能进行了分析,结合光催化性能测试确定卤素的最佳比例。主要研究内容如下:（1）采用简易的化学沉淀法制备了三维（3D）花状Bi OBrI固溶体,考察了Br与I的摩尔比对固溶体光催化活性的影响。与纯相Bi OX（X=Br,I）相比,Bi OBrI固溶体都表现出了更优越的光催化性能。其中,Bi OBrI的光催化活性最好,30 min内分别降解了81.7%、76.4%、98.8%的四环素（TC）、盐酸土霉素（OTC）和罗丹明B（Rh B）。结果表明,Bi OBrI光催化性能的提升主要是由于光吸收范围的拓宽、更大的比表面积以及合适的能带结构,从而提升光生电子-空穴对的分离率以及催化剂的氧化能力。循环实验结果表明,Bi OBrI具有高效且稳定的光催化性能。通过捕获实验和电子自旋共振（ESR）测试结果揭示了参与Bi OBrI降解过程的主要活性物种为超氧自由基（·O）,并提出了Bi OBrI可能的降解机理。（2）通过沉淀法合成了具有高活性暴露（102）晶面的二维（2D）片状Bi OBrCl固溶体,考察了其在模拟太阳光照射下光催化降解有机污染物的性能。与纯Bi OCl相比,所有Bi OBrCl均表现出更强的光催化活性。其中,Bi OBrCl展现出最佳的降解效果,在30 min内对TC、OTC和Rh B的降解率分别高达79.5%、82.2%和95.3%。循环实验结果表明Bi OBrCl展现出良好的稳定性与循环利用性。紫外可见漫反射光谱（UV-vis DRS）和价带谱（XPS-VB）测试结果说明Bi OBrCl固溶体的能带结构得到了适当的调节,增强了对可见光的吸收并提升了其氧化能力。光致发光光谱（PL）和光电化学的测试结果表明固溶体的构建有效提高了载流子的迁移率和分离率,从而达到了高效降解有机污染物的目的。捕获实验和ESR测试结果表明·O是降解有机污染物反应过程中的主要活性物质,并推断出Bi OBrCl催化剂可能的光催化反应机理。

关键词： BiOBrxI1-x BiOBrxCl1-x 固溶体光催化有机污染物

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于多实例学习的肝癌微血管侵犯的预测

基于多实例学习的肝癌微血管侵犯的预测

作者：树源春电子科技大学

学位级别：硕士

3D打印PCL/β-TCP人工椎板设计制备及在脊柱附件切除后的修复重建效果评价

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

3D打印PCL/β-TCP人工椎板设计制备及在脊柱附件切除后的修复重建...

作者：鲍树森中国人民解放军空军军医大学

学位级别：硕士

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于深度学习的医学影像肿瘤分割算法研究

基于深度学习的医学影像肿瘤分割算法研究

作者：吴树贤广州大学

学位级别：硕士

在当前医学领域,准确诊断肿瘤对提高患者的生存率至关重要。医学肿瘤分割技术作为从复杂医学影像中准确提取肿瘤区域的关键技术,在实现这一目标上发挥着关键作用。随着计算机断层扫描(CT)、磁共振成像(MRI)等医学影像技术的不断进步,为... 详细信息

在当前医学领域,准确诊断肿瘤对提高患者的生存率至关重要。医学肿瘤分割技术作为从复杂医学影像中准确提取肿瘤区域的关键技术,在实现这一目标上发挥着关键作用。随着计算机断层扫描(CT)、磁共振成像(MRI)等医学影像技术的不断进步,为肿瘤的检测和分期提供了强大的支持。然而,由于肿瘤的形态多样性以及与周围正常组织相似性,使得肿瘤分割面临着挑战。深度学习算法在肿瘤分割领域取得了显著进展。深度学习算法通过学习大量医学影像数据来自动提取肿瘤特征,实现更准确的分割结果。然而,深度学习算法虽然在一定程度上提高了分割效率,但是在处理复杂肿瘤特征时往往难以达到理想的精度,且泛化能力有限。因此,开发高效、准确且具有良好泛化能力的医学肿瘤分割方法,成为医学影像处理领域的重要研究方向。为解决上述存在的不足,本文进行了以下研究:(1)针对肿瘤分割图像中存在的模糊边缘和细节不清晰等问题,本文采用了一系列预处理方法,这些方法包括图像翻转、伽马变换、添加高斯噪声和数据归一化等手段。通过图像翻转增加样本多样性,伽马变换提高了图像中肿瘤区域的对比度,添加高斯噪声模拟真实成像过程中由于环境干扰造成的图像不清晰,而数据归一化确保了图像的一致性。这些预处理方法为后续肿瘤的准确分割提供了有力的支持。(2)本文提出了一种基于多尺度特征深度融合的医学影像肿瘤分割算法(Multi-scale Feature Deep Fusion Network,MDFNet)。首先,该算法在编码器部分采用交替堆叠普通卷积层和部分卷积层拼接相结合的深度特征提取网络,削减冗余计算和内存访问,更有效地提取空间特征,获得更多的肿瘤特征信息。其次,引入双重自注意力机制,有助于让模型捕获全局和局部特征的关系以提高肿瘤分割准确性。再次,采用级联并行特征金字塔结构,使网络能够更快速而准确地捕捉不同尺度下的肿瘤特征,从而增强肿瘤分割精确性。最后,在解码器部分采用了多个浅层特征和深层特征的多尺度特征融合策略,有效地恢复了图像的边缘信息和细节特征,提升了对小肿瘤的分割准确度。(3)提出了一种基于自适应混合注意力的医学肿瘤影像分割算法(Self-Adaptive Mixed Attention,SMANet)。该算法在保持较高的运行效率的同时,提高了肿瘤分割的精准度。在编码器部分,采用残差幻影特征提取网络作为编码器部分的骨干网络,通过在同一个阶段内进行跨层廉价线性变换,有效地降低了网络的参数数量和计算复杂度。接着引入加权混合池化增强模型对输入变化的鲁棒性。传统的最大池化或平均池化选择固定区域内的特征,而加权混合池化在池化过程中按不同比例权重选择特征区域,减少对特定位置的依赖性。在跳跃连接处引入全局通道自注意力机制可以使模型捕捉全局上下文的肿瘤特征,并抑制不重要的背景特征,有助于提高模型的鲁棒性和泛化能力。本文提出的两种分割算法在直肠肿瘤数据集,颅脑肿瘤数据集和皮肤黑色素瘤数据集上进行训练和测试,并与近年来其他分割算法进行了比较。实验结果表明,提出的MDFNet和SMANet能够保持较高的运行效率的同时提高了肿瘤分割的精准度。

关键词：深度学习医学影像肿瘤分割级联并行特征金字塔加权混合池化全局通道自注意力机制